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Enregistrement W2480358262 · doi:10.3148/cjdpr-2016-013

Energy Intake and Food Habits between Weight Maintainers and Regainers, Five Years after Roux-en-Y Gastric Bypass

2016· article· en· W2480358262 sur OpenAlexaffvenue
Ryan E.R. Reid, Ekaterina Oparina, Hugues Plourde, Ross E. Andersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight lossFood intakeAlcohol consumptionGastric bypass surgeryPopulationGastric bypassVitamin CAlcohol intakeInternal medicineObesityAlcoholEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored differences in dietary behaviours, energy, and macronutrient intake among individuals who had regained or maintained weight loss 5 or more years after Roux-en-Y gastric bypass (RYGB). This study assessed 27 adults who underwent RYGB an average of 12.1 ± 3.7 years before this study was conducted. Dietary assessment was performed using 3-day food records. Daily energy intake (kcal), protein (g), carbohydrate (g), fat (g), and alcohol intake (g) were computed using the ESHA’s Food Processor®. Participants were classified by percent weight loss, maintainers (≥38 %), and regainers (≤30 %). Daily carbohydrate consumption was greater in regainers (222 ± 84.3 g) compared with maintainers (162 ± 67.5 g), (P < 0.05). Thirty-seven percent of participants were not consuming the recommended amount of protein and 26% reported never taking vitamin supplements after surgery. Alcohol consumption was higher among regainers (18.5 ± 30.9 g) compared with maintainers (2.6 ± 6.5 g), (P < 0.05). Finally, 74% of the participants reported no contact with a Registered Dietitian, whereas 78 % were in contact with a health care professional once a year post-surgery. Differences were seen in carbohydrate intake and alcohol consumption between weight maintainers and regainers. These data suggest dietitians need to play a more active role in the long-term care of this medically complex population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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